확장 가능한 MADDPG는 Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient 알고리즘의 확장 가능 구현을 제공하는 오픈소스 파이썬 라이브러리입니다. 중앙 집중형 학습과 분산 실행을 지원하며, 사용자 정의 환경과 모듈형 신경망 아키텍처를 제공합니다. 연구원과 엔지니어는 스크립트와 템플릿을 활용하여 로봇공학, 교통 제어, 게임 AI와 같은 다양한 과제에서 협력 또는 경쟁 다중 에이전트 강화 학습 시나리오를 훈련하고 평가할 수 있습니다.
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Scalable MADDPG
확장 가능한 MADDPG는 Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient 알고리즘의 확장 가능 구현을 제공하는 오픈소스 파이썬 라이브러리입니다. 중앙 집중형 학습과 분산 실행을 지원하며, 사용자 정의 환경과 모듈형 신경망 아키텍처를 제공합니다. 연구원과 엔지니어는 스크립트와 템플릿을 활용하여 로봇공학, 교통 제어, 게임 AI와 같은 다양한 과제에서 협력 또는 경쟁 다중 에이전트 강화 학습 시나리오를 훈련하고 평가할 수 있습니다.
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Scalable MADDPG란?
확장 가능한 MADDPG는 연구 중심의 다중 에이전트 강화 학습 프레임워크로, MADDPG 알고리즘의 확장 가능한 구현을 제공하며, 훈련 중 중앙 집중식 크리틱과 실행 시 독립적 액터를 특징으로 하여 안정성과 효율성을 도모합니다. 이 라이브러리에는 사용자 정의 환경 정의, 네트워크 아키텍처 구성, 하이퍼파라미터 조정용 파이썬 스크립트가 포함되어 있으며, 사용자들은 병렬로 여러 에이전트를 훈련하고, 지표를 모니터링하며, 학습 곡선을 시각화할 수 있습니다. 또한 OpenAI Gym과 유사한 환경과 GPU 가속(TensorFlow 지원)을 지원하며, 모듈형 구성요소를 통해 협력, 경쟁 또는 혼합 다중 에이전트 과제에 대한 유연한 실험과 빠른 프로토타이핑, 벤치마킹을 가능하게 합니다.
Scalable MADDPG을 사용할 사람은?
- 강화 학습 연구원
- 기계 학습 엔지니어
- AI 개발자
- AI 관련 학계 및 학생들
Scalable MADDPG 사용 방법은?
- Step1: GitHub에서 리포지토리 클론: git clone https://github.com/livey/scalable_maddpg.git
- Step2: 종속성 설치: pip install -r requirements.txt
- Step3: 환경 파라미터를 환경 구성 파일에 설정
- Step4: 훈련 시작: python train.py --env your_env --config config.yaml
- Step5: 텐서보드로 훈련 로그 모니터링 및 결과 시각화
- Step6: 훈련된 에이전트 평가: python evaluate.py --model 경로/이름 --env your_env
플랫폼
- mac
- windows
- linux
Scalable MADDPG의 핵심 기능 및 장점
핵심 기능
- 확장 가능한 MADDPG 기반 다중 에이전트 훈련
- 중앙집중 훈련 및 분산 실행
- 모듈형 신경망 아키텍처
- 환경 무관 파이썬 API
- TensorBoard 로그 및 시각화
- TensorFlow를 통한 GPU 가속 지원
장점
- 에이전트와 환경의 손쉬운 커스터마이징
- 재현 가능한 실험 환경 구성
- 협력 및 경쟁 과제 지원
- 오픈소스 및 연구에 중점
- 빠른 프로토타이핑 및 벤치마킹 용이
Scalable MADDPG의 주요 사용 사례 및 애플리케이션
- 협력 로보틱스 조정
- 다중 에이전트 교통 신호 제어
- 경쟁 게임 AI 개발
- 분산 자원 할당 시뮬레이션
- 자율주행 차량 병렬 훈련
Scalable MADDPG의 자주 묻는 질문
Scalable MADDPG 회사 정보
- livey
Scalable MADDPG 리뷰
5/5
Scalable MADDPG의 주요 경쟁자와 대안은?
- OpenAI Baselines
- Ray RLlib
- Stable Baselines3
- PettingZoo with MARL algorithms
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